A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Asymptotic Evaluation of Classification in the Presence of Label Noise Avaliação Assintótica da Classificação na Presença de Ruído de Rótulo

Goki YASUDA, Tota SUKO, Manabu KOBAYASHI, Toshiyasu MATSUSHIMA

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Resumo:

Em um problema prático de classificação, há casos em que rótulos incorretos são incluídos nos dados de treinamento devido ao ruído do rótulo. Introduzimos um método de classificação na presença de ruído de rótulo que idealiza um método de classificação baseado no algoritmo de maximização de expectativa (EM) e avaliamos seu desempenho teoricamente. Seu desempenho é avaliado assintoticamente através da avaliação da função de risco definida como a divergência de Kullback-Leibler entre distribuição preditiva e distribuição verdadeira. O resultado desta avaliação de desempenho permite uma avaliação teórica do desempenho mais bem-sucedido que o método de classificação baseado em EM pode alcançar.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E106-A No.3 pp.422-430
Data de publicação
2023/03/01
Publicitada
2022/08/26
ISSN online
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2022TAP0013
Tipo de Manuscrito
Special Section PAPER (Special Section on Information Theory and Its Applications)
Categoria
Aprendendo a

autores

Goki YASUDA
  Waseda University
Tota SUKO
  Waseda University
Manabu KOBAYASHI
  Waseda University
Toshiyasu MATSUSHIMA
  Waseda University

Palavra-chave